新着解説記事・事例記事
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「ニゲ」を設けずしてトラブルは減らず メカトロ設計（その4）
【連載目次】 1. メカトロ設計(その1) 一寸先で擦り合わせ 2. メカトロ設計(その2) 論より知恵、知恵は図面へ ... -
工場内を誰にも分かりやすくする方法 儲かるメーカー改善の急所101項（その28）
3.仕組みを改善する基本 ◆ 工場内を誰にも分かりやすくする方法 例えば、私が友人の「川上さん」に連絡を取りたいと思ったとします。スマホの電話番... -
中国工場の実状を知る 中国工場の品質改善（その41）
前回のその40に続いて解説します。 【第3章】（自社）中国工場、品質管理の進め方 【3.9 必要なデータは取れているか、活用出来ているか】 ... -
データ分析は脇役、課題解決の道具 データ分析講座（その81）
◆ データ分析は脇役、課題解決の道具 「社内に溜まっているデータを使って何かしろ！」「外からデータを買ってきて、何かできないか？」と言われても、言... -
ISO9001を運用するねらいとは
専門家としてのISO9001に関わる仕事は2015年版移行対応を終え、減っていますが、それでも尚、僅かながら存在します。今後は、IATF16949取... -
柔軟な発想 新たな発想で仕事を広げる・仕事を変える（その2）
◆ ピッキング作業のやり方 皆さんは「ピッキング作業」というとどのような作業をイメージされるでしょうか。作業者がリストを持って棚の周りを歩きながら... -
はじめに「本質」、次に「基礎」 メカトロ設計（その3）
【連載目次】 1. メカトロ設計(その1) 一寸先で擦り合わせ 2. メカトロ設計(その2) 論より知恵、知恵は図面へ ... -
中国工場の実状を知る 中国工場の品質改善（その40）
前回のその39に続いて解説します。 【第3章】（自社）中国工場、品質管理の進め方 【3.7 問題点を分かっていない】 ここまで全体を俯瞰（ふ... -
業務プロセスを捉えることで、人の動きが見え、データ分析に具体性と躍動感が生まれる データ分析講座（その80）
◆ とりあえず、業務プロセスを捉えよ！人の動きの見えないデータ分析に納得感は生まれない 「いくらデータ分析をしても、目立ったビジネス成果が生まれな... -
中国工場の実状を知る 中国工場の品質改善（その39）
前回のその38に続いて解説します。 【第3章】（自社）中国工場、品質管理の進め方 【3.6 中国工場での人材マネ... -
知識・経験を関係性で整理する 普通の組織をイノベーティブにする処方箋 （その71）
今回からKETICモデルの「思考」の中の、「知識・経験を関係性で整理する」について解説をします。前回までに解説した時系列や物理量などで整理した要素を... -
論より知恵、知恵は図面へ メカトロ設計（その2）
【連載目次】 1. メカトロ設計(その1) 一寸先で擦り合わせ 2. メカトロ設計(その2) 論より知恵、知恵は図面へ ... -
データ分析結果にリアリティを データ分析講座（その80）
◆ 人の顔の見えない分析にリアリティは望めない データ分析結果が活用されないのは、何がいけないのでしょうか。分析のレベルが低いのでしょうか。データ... -
溶接断面組織とは 金属材料基礎講座（その32）
溶融溶接を行うと下図のように、材料は溶解・凝固過程を経た溶接部、その周辺の溶接による熱で組織や機械的性質に変化を生じた熱影響部(HAZ：... -
物流に加わる情報機能 新たな発想で仕事を広げる・仕事を変える（その1）
◆ 物流5機能にとらわれるな どのような仕事でも長年従事していると仕事の進め方、やり方に慣れてしまい、それが当たり前になってしまいます。また、仕事... -
物流情報への取組み方で物流コストが変わる 物流情報の一元化でコスト削減（その3）
◆ サービスレベルアグリーメントとKPI 各部門が各々の発注窓口から同一の物流会社に発注している場合は、発注窓口を一カ所とし、そこから物流会社に発... -
人手不足とクリーン化について
最近はどの分野でも人手不足が切実な問題となっています。少子化が大きな要因ですが、その対応として単に人を補填すれば良いという問題ではありません。今回は... -
小さな成功体験を積むと上手くいく データ分析講座（その79）
◆ データ分析は「最初は誰も信じてくれない」小さくはじめ大きく波及させよ 就職して私が配属された部署は、幸いにもデータ分析・活用の歴史の長い組織で... -
中国工場の実状を知る 中国工場の品質改善（その38）
前回のその37に続いて解説します。 【第3章】（自社）中国工場、品質管理の進め方 【3.6 中国... -
分析結果で今までの業務のどの部分がどのように変わるのか データ分析講座（その78）
◆ 分析結果を丸投げされ困惑する現場の人々 データ分析した結果を見える化すれば何とかなるでしょうか。日販や受注件数、コンバージョン数などの指標や、...
